本文目录导读：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，其核心功能是存储、管理和分析企业数据，为了满足不同业务需求，数据仓库的数据存储层次类型丰富多样，本文将从数据仓库的数据存储层次类型及其特点进行详细解析。
数据仓库数据存储层次类型
1、源数据层
源数据层是数据仓库的最底层，主要包括企业内部各业务系统的原始数据，这些数据来源于各个业务系统，如ERP、CRM、SCM等，源数据层的特点如下：
（1）数据量大：源数据层的数据量通常较大，包含了企业日常运营的所有业务数据。
（2）数据类型多样：源数据层的业务数据类型丰富，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（3）数据质量参差不齐：由于各个业务系统的数据来源不同，数据质量存在差异。
2、数据整合层
数据整合层位于源数据层之上，主要负责对源数据进行清洗、转换和集成，数据整合层的特点如下：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（1）数据清洗：对源数据进行清洗，包括去除重复数据、修正错误数据、处理缺失数据等。
（2）数据转换：将源数据按照统一的数据格式和标准进行转换。
（3）数据集成：将来自不同业务系统的数据整合到一起，形成统一的数据视图。
3、数据模型层
数据模型层位于数据整合层之上，主要负责对整合后的数据进行建模和存储，数据模型层的特点如下：
（1）数据模型多样化：数据模型层可以采用多种数据模型，如星型模型、雪花模型、事实表模型等。
（2）数据粒度可调：数据模型层可以根据业务需求调整数据粒度，如日级、月级、年级等。
（3）数据一致性：数据模型层确保了数据的一致性和准确性。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
4、应用层
应用层位于数据模型层之上，主要负责为用户提供数据分析和决策支持，应用层的特点如下：
（1）数据可视化：应用层可以将数据以图表、报表等形式进行可视化展示。
（2）数据分析：应用层提供各种数据分析工具和算法，如趋势分析、聚类分析、关联规则分析等。
（3）决策支持：应用层为用户提供决策支持，帮助用户制定科学合理的决策。
数据仓库的数据存储层次类型丰富多样，从源数据层到应用层，每个层次都有其独特的特点和作用，企业应根据自身业务需求选择合适的数据存储层次类型，以提高数据仓库的性能和实用性，在数据仓库的建设过程中，关注数据质量、数据安全和数据一致性至关重要。
标签： #数据仓库的数据存储层次有哪些类型
评论列表